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도시의 공간 확장 및 형태적 특징에 따른 산림녹지의 변화 분석 - 서울, 대구를 중심으로 -
류지은,황진후,이준희,정혜인,이경일,최유영,주용언,성민준,장래익,성현찬,전성우,강진영,Ryu, Jieun,Hwang, Jinhoo,Lee, Junhee,Chung, Hye-In,Lee, Kyung-il,Choi, Yu-Young,Zhu, Yongyan,Sung, Min-Jun,Jang, Raeik,Sung, Hyun-Chan,Jeon, Seongwoo,Ka 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.5
정부의 규제 및 정책은 무분별한 도시의 확장을 억제하는 중요한 수단이며, 이들의 기준에 따라 도시 공간의 확장으로 인하여 잠식되는 산림녹지의 증감이 뚜렷하기 때문에 본 연구에서는 우리나라에서 가장 대표적으로 고밀도 개발이 진행된 서울과 대구를 중심으로 '96년대부터 10년 단위로 도시의 확장에 따른 도시와 산림녹지의 변화를 정책 및 규제를 중심으로 해석하였다. 본 연구에서는 위성영상을 이용해 토지피복('96년, '06년대, '16년대)을 분류 후, 도시의 공간 확장 및 형태적 특징을 분석하기 위하여 도시확장강도지수(UEII)와 GUIDOS 프로그램을 이용하였으며, 이에 따른 산림녹지의 변화는 산림의 고도, 경사, 단일 산림패치의 면적을 기준으로 경년 변화를 분석하였다. 서울은 근교지역의 도시 공간 확장이 비교적 빠른 속도로 진행되고 있었으며, 이에 따른 산림 파편화가 발생하여 단일패치의 면적이 점차 감소하였다. 다만, 개발규제에 따라서 일정 기준 이상의 고도와 경사에서는 개발에 따른 면적감소가 거의 발생하지 않은 것으로 나타났으며, 규제 대상이 아닌 고도 및 경사의 산림은 등급 변화가 크게 나타났다. 대구는 '96년대 이후 도시 및 교외 지역이 느린 속도로 증가하였지만, '96년대부터 푸른숲가꾸기를 통해 산림녹지 면적이 크게 증가하는 양상이 나타났다. 이처럼 정부의 정책 및 규제에 따라서 개발에 따른 도시의 양적, 형태적 확장이 통제되고 산림녹지가 보존될 수 있기 때문에, 지속가능한 도시를 위하여 규제 및 정책을 적절히 활용해야 할 것이다. Government regulations and policies are important means of restraining the indiscreet expansion of urban areas. According to the standards from those means, it is clear that the fluctuation of forest green proportion encroached by the increase of urban space is obvious. In this study, we interpreted the changes of urban areas as well as the green ones owing to the urban expansion by the decades from 1996, with focusing on the cities of Seoul and Daegu highly developed in South Korea. The purpose of this study is to analyze the spatial expansion and morphological characteristics of urban land cover using not only satellite imageries (1996, 2006, 2016). but also the urban expansion intensity index (UEII) and GUIDOS program. Ultimately, this study is to compare the changes in the rate of forests due to urban expansions annually analyzed based on areas of forest elevation, slope, and the area of single forest patch. In Seoul, the expansion begun from urban space to suburban areas was comparatively rapid, which led the forest fragmentation and the gradual decline of the single patch. However, when it comes to DEM (Digital elevation model) and slope above a certain standard, by the development regulations, there was little decrease in area by anthropogenic developments. The city of Daegu has increased at a slow speed since 1996 in urban and suburban areas, whereas green forests have greatly increased through green forest conservation campaigns. In this way, as to the government policies and regulations, the quantitative and morphological expansion of cities owing to development could be controlled and forest spaces could be preserved as well. Therefore, regulations and policies by the government should be appropriately utilized for sustainable cities.
다중기후모형을 활용한 동북아시아의 미래 생물기후권역 변화분석
최유영 ( Yuyoung Choi ),임철희 ( Chul-hee Lim ),류지은 ( Jieun Ryu ),전성우 ( Seongwoo Jeon ) 한국환경영향평가학회 2018 환경영향평가 Vol.27 No.5
기후변화에 대응하여 보다 적극적인 생물보전전략 수립을 위해 생물 서식환경의 변화예측이 필요하며, 생물기후권역은 유용한 생태계 관리체계를 제공할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 생물기후권역구축을 통해 동북아시아의 생물 서식환경을 파악하고, 생물 서식관점에서 기후변화의 영향을 분석하였다. Worldclim에서 제공하는 현재(1970~2000년) 기후자료 및 17개 전 지구 기후모형의 예측자료(RCP4.5, RCP8.5)를 이용하여 2050년대와 2070년대의 변화를 모의하였다. 먼저 현재와 미래의 주요생물기후변수(Aridity index, growing degree days, potential evapotranspiration seasonality, temperature seasonality)를 구축하여 동북아시아의 생물기후환경 특성을 파악하고, 기후변화에 따른 시공간적 변화를 분석하였다. ISODATA 군집분석으로 현재의 생물기후권역을 구분하고, MLC(Maximum Likelihood Classification)를 통해 미래의 권역변화를 예측하였다. 기후변화에 따라 대부분의 권역이 북상하는 경향성을 확인할 수 있었으며, 권역의 면적과 위도 분포변화를 분석함으로써 권역의 축소가 가장 두드러지게 나타나는 중국 남부에 위치한 권역을 집중 관리권역으로 제시하였다. 본 연구는 한반도를 포함한 동북아시아 지역의 다양한 기후변화 시나리오에 따른 영향평가를 바탕으로 향후 기후변화에 대응한 생물종 혹은 생태계 관련 적응정책 수립 시 활용 가능한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다. As climate changes, it is necessary to predict changes in the habitat environment in order to establish more aggressive adaptation strategies. The bioclimatic classification which clusters of areas with similar habitats can provide a useful ecosystem management framework. Therefore, in this study, biological habitat environment of Northeast Asia was identified through the establishment of the bioclimatic zones, and the impac of climate change on the biological habitat was analyzed. An ISODATA clustering was used to classify Northeast Asia (NEA) into 15 bioclimatic zones, and climate change impacts were predicted by projecting the future spatial distribution of bioclimatic zones based upon an ensemble of 17 GCMs across RCP4.5 and 8.5 scenarios for 2050s, and 2070s. Results demonstrated that significant changes in bioclimatic conditions can be expected throughout the NEA by 2050s and 2070s. The overall zones moved upward, and some zones were predicted to be greatly expanded or shrunk where we suggested as regions requiring intensive management. This analysis provides the basis for understanding potential impacts of climate change on biodiversity and ecosystem. Also, this could be used more effectively to support decision making on climate change adaptation.
남한 지역 고해상도 기후지도 작성을 위한 공간화 기법 연구
조아영 ( Ayeong Jo ),류지은 ( Jieun Ryu ),정혜인 ( Hyein Chung ),최유영 ( Yuyoung Choi ),전성우 ( Seongwoo Jeon ) 한국환경영향평가학회 2018 환경영향평가 Vol.27 No.5
본 연구의 목적은 다양한 지리통계학적 공간화 기법을 적용한 격자기후자료와 기상청에서 제공하는 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS) 격자기후자료를 비교 분석하여 남한 지역의 고해상도 격자기후지도 작성 방안을 모색하는 것이다. 2017년의 595개 기후관측자료 중, 80%의 지점자료를 이용하여 순간 온도와 1시간 누적강수량에 대한 격자기후자료를 생성하였고 나머지 117개의 지점자료를 검증에 이용하였다. ArcGIS10.3.1과 Python3.6.4을 이용하여 관측자료 및 DEM을 IDW, 공동크리깅, 크리깅에 적용한 후, 공간보간 결과를 3개 군집으로 나누어 검증하였으며 LDAPS 격자기후자료를 바탕으로 유역 별 패턴 비교를 수행하였다. 결과적으로 순간 온도의 공간화에는 고도를 부변수로 추가한 공동크리깅이, 1시간 누적강수량 공간화에는 IDW가 가장 적합하였다. The purpose of this study is to build a new dataset of spatially interpolated climate data of South Korea by performing various geo-statistical interpolation techniques for comparison with the LDAPS grid data of KMA. Among 595 observation data in 2017, 80 % of the total points and remaining 117 points were used for spatial mapping and quantification, respectively. IDW, cokriging, and kriging were performed via the ArcGIS10.3.1 software and Python3.6.4, and each result was then divided into three clusters and four watersheds for statistical verification. As a result, cokriging produced the most suitable grid climate data for instantaneous temperature. For 1-hr accumulated precipitation, IDW was most suitable for expressing local rainfall effects.